随着互联网技术的快速发展，数据处理和精准推荐技术已成为企业提升竞争力的关键领域之一。在汽车金融行业，客户需求多样、消费特征参数多、拣选难度大，一度成为汽车金融企业服务更广域市场的障碍。面对此情况，易鑫集团发挥技术和历史数据积累优势，深耕汽车金融场景，研发出分层甄别客户的“多级漏斗”风控体系，通过多模型组合，综合预测客户的履约行为。
据悉，“召回模型”就是“多级漏斗”的重要功能部件。易鑫在《召回模型的生成方法及装置》的说明中，详细阐述了易鑫通过风控系统获得脱敏样本、对样本进行筛选、训练样本等重要步骤，以及其后通过机器学习模型训练得到召回模型，再进行优化处理得到目标召回模型等关键内容。
其中，通过对样本的筛选和处理，能够对召回模型进行重复优化，提升了模型训练过程中样本信息的全面性和模型评估的准确性，有效解决了现有风控系统中的审核偏差问题，提升了召回模型对“有效客户”的召回率。
“召回模型”自研发成功后，被立即投入到易鑫内部运营中。业务数据显示其有效提升了系统对客户行为预测的准确率——在增加“有效客户”审批的同时，拉低了平均违约率。2021年5月，易鑫集团智能数据中心算法模型团队研发的“用于召回的汽车金融风控模型”，在“首届全球算法最佳实践典范大赛(BPAA)”的众多参赛作品中脱颖而出，成功入围Top100榜单，进入金融算法赛道前二十名。
此次获得国家发明专利授权的《召回模型的生成方法及装置》，是易鑫集团在大数据处理和精准推荐技术领域的又一重要突破。易鑫集团相关负责人表示：“这一发明专利的成功授权是对公司技术创新和研发实力的肯定。我们将继续致力于技术创新和应用拓展，依靠算法技术不断提升风控系统的性能和用户体验，为用户提供更加优质、个性化的服务。”
未来，易鑫集团将继续加强技术创新和研发投入，不断拓展该项技术的应用场景和市场前景。同时，公司也将积极与业界合作伙伴分享研究成果和技术经验，以科技力量共同推动汽车金融行业发展。